Università degli Studi di Udine
Facoltà di Ingegneria
Modelli Gaussiani e Lagrangiani a
confronto per studio Short Term su scala
locale e applicazione ad un caso
industriale
Relatori:
Prof. Ing. Alfredo Soldati
Dott. Leandro Zuliani
Dott. Ing. Marina Campolo
Candidato:
Paolo Menta
10 Aprile 2003
Inquinamento atmosferico
Breve periodo
Modelli di dispersione
Lungo periodo
Modelli di dispersione
Modelli gaussiani
Lungo periodo
Concentrazioni medie a
terra lungo periodo(anni)
Breve periodo
Casi di rischio incidentale
Condizioni stazionarie di
direzione ed intensità del
vento
Modello Gaussiano (rettilineo)
Dimula(ENEA)
•Stazionarietà del campo
di moto ( pennacchi
completamente sviluppati )
•Coefficienti diffusivi
costanti
E se le condizioni meteo
sono variabili?
Modello Gaussiano (rettilineo)
Dimula(ENEA)
N
O
E
S
Concentrazioni
nulle dove ci si
aspetterebbe il
contrario
Vel. = 5.2 m/s
CL. D
Dimula
Serve un approccio alternativo
Modello Lagrangiano (a traiettoria)
Calpuff
•Gestisce la dispersione in un
campo di moto 3D variabile nel
tempo
dati meteo di terra e dati in quota
(stazioni radiosondaggio)
•Emissione gestita a Puff
Calpuff
Puff
radiosondaggio
Confronto fra i codici:
Inversione del vento

Simulazione di 5 h

5 g/s polveri (PM10)  Profili ideali
N
O
E
S
Calpuff
Calma
di vento
Vel.
m/s
Vel. =
= 5.2
5.2
m/s
CL.
D
CL. D
Dimula
Confronto fra i codici

Simulazione di 4 h

Tasso d’emissione
5 g/s NOx

Profili verticali reali
(dati pallone sonda)
N
O
E
S
1.2
Vel. = 1.4
1.8 m/s
Calpuff
CL. C
B
Dimula
Zona industriale di Rivoli di Osoppo:
Caso Fantoni S.p.A.
•Fantoni S.p.A.
•Formaldeide
•Stazione OSMER di Gemona
•Stazione A.M. RADIOSONDE
di Campoformido
•Monitoraggi ARPA
•25/11/01, 2/12/01
Caso Fantoni
Scenario meteorologico
Problema:
Distanza fra le stazioni meteo
•Interpolazione dei profili di
temperatura fino a 150 m
•Copertura nuvolosa identica
per le stazioni
•Stima del giusto peso da
attribuire ai dati in quota per
la generazione del campo di
moto
Caso Fantoni 25/11/01
•Prevalenza del vento da nord
Dimula
7.17e-10 g/m^3
Arpa
7.3e-7 g/m^3
Calpuff
Stima
traffico
Calpuff
+ traffico
2.58e-7
g/m^3
3e-7
g/m^3
5.58e-7
g/m^3
Calpuff
Caso Fantoni 2/12/01
•Forte variabilità del vento
Dimula
7.83e-7 g/m^3
Arpa
2.32e-6 g/m^3
Calpuff
2.58e-6 g/m^3
Calpuff
Conclusioni
•Per una corretta descrizione del fenomeno della
dispersione i pochi dati di input dei Modelli
Gaussiani possono portare a risultati errati
•Occorre una maggiore mole di dati meteorologici
•Utilizzo di codici tempo-dipendenti (Calpuff)